预训练模型是先前已在大型数据集上训练并准备使用的神经网络。开发人员可以利用预先训练的模型来执行图像识别、自然语言处理或语音识别等任务，而不是从头开始训练模型。
这些模型已经从其训练数据中学习了重要特征，并且可以进行微调或直接用于特定应用，从而减少了训练所需的时间和资源。常见的示例包括ResNet、BERT和GPT等模型。
预训练模型对于标记数据有限的任务特别有用，因为它们提供了一个起点，并且可以很好地推广到不同但相关的问题。
什么是前馈神经网络？
继续阅读
早期停止如何防止深度学习中的过拟合？
“早停是深度学习中一种用于防止过拟合的技术，通过在模型对给定数据集变得过于复杂之前停止训练过程来实现。过拟合发生在模型过于完善地学习训练数据时，捕捉到噪声和与新的、未见过的数据不具代表性的细节。通过在训练过程中监控模型在验证集上的表现，早停
知识图谱中的三元组存储是什么？
SPARQL代表SPARQL协议和RDF查询语言，是一种标准化的查询语言，用于检索和操作以资源描述框架 (RDF) 格式存储的数据。RDF是一种模型，用于表示有关web中资源的信息，以易于查询和处理的方式构建数据。SPARQL允许开发人员编
时间序列的主要组成部分是什么？
时间序列中的季节性是指在特定时期内 (通常在一年内) 发生在数据中的规律和可预测的模式。这些模式可以在各种周期中表现出来，例如每周，每月或每年，其中某些事件或趋势不断重复出现。例如，零售额通常在每个12月的假日季节增加，农业产量可能遵循基于